dataopruiming

Dataopruiming is het systematisch proces waarbij data worden geïdentificeerd, verwijderd, gearchiveerd of geanonimiseerd om verouderde, dubbele of onnodige informatie op te ruimen. Het doel is het verbeteren van data kwaliteit, het beperken van risico’s, en het verlagen van kosten en complexiteit bij gegevensbeheer en analyses.

Het begrip heeft betrekking op verschillende systemen en data-opslagplaatsen, zoals databases, data lakes, datawarehouses, logbestanden en backups. Het valt binnen data governance en informatiebeveiliging, en wordt vaak beïnvloed door wettelijke vereisten omtrent gegevensretentie en privacy.

Het opruimproces omvat doorgaans: inventarisatie en classificatie van gegevens; vaststelling van retentiebeleid en classificatiecriteria; identificatie van verouderde of dubbele records; deduplicatie, normalisatie en kwaliteitscontroles; anonimorisering of pseudonimisering waar nodig; archivering of definitieve verwijdering; en documentatie met audit trails. Vaak worden geautomatiseerde regels en workflows ingezet om consistentie te waarborgen en herhaling te voorkomen.

Technieken die bij dataopruiming worden toegepast, zijn onder meer deduplicatie, archivering van oude data, gegevensmaskering en data-anonimisering, opslaglevenscyclusbeheer, en regelgebaseerde opruiming die aansluit bij het retentiebeleid. De uitvoering vereist aandacht voor gegevensafstamming, zorgvuldige afweging tussen analytische waarde en privacy, en Change Management.

Voordelen van dataopruiming zijn onder andere lagere opslag- en beheerkosten, snellere en betrouwbaardere query’s, betere data kwaliteit en verhoogde privacy- en nalevingscompliance. Goede governance, duidelijke rollen en beleidslijnen zijn daarbij essentieel.

Zie ook: data cleansing, data governance, data retention, privacy-by-design.